WMS自适应上架决策方法、系统、计算机可读存储介质

本发明公开了一种WMS自适应上架决策方法、系统、计算机可读存储介质。方法包括：接收上架请求，实时采集包含运行状态与业务压力的动态数据；将数据与基础策略权重输入经训练的深度学习模型，输出归一化的动态权重向量；计算各候选库位在不同策略目标下的得分向量，并与动态权重加权求和得到综合评分；推荐评分最高的库位进行上架；基于实际上架后产生的运营效果数据，利用深度强化学习算法对模型进行持续优化。本发明通过构建“感知‑决策‑优化”闭环，解决了传统上架策略静态僵化、无法响应实时变化及多目标权衡困难的问题，实现了上架决策的动态自适应与自主持续进化，显著提升了仓储运营的智能化水平与整体效率。